卷积神经网络
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TensorFlow-简单的卷积神经网络
先弄懂卷积神经网络的原理，推荐这两篇博客：http://blog.csdn.net/yunpiao123456/article/details/52437794 http://blog.csdn.net/qq_25762497/article/details/51052861#%E6%A6%82%E6%8F%BD 简单的测试程序如下（具体各参数代表什么…
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卷积神经网络之手撕代码
1、计算卷积神经网络的输出尺寸 \[n = \dfrac{W-F+2P}{S}+1 \] 其中：\(N\) 代表输出尺寸，\(W\) 代表输入尺寸，\(F\) 代表卷积核大小，\(P\) 代表填充尺寸，\(S\) 代表步长 2、网络参数量的计算 对于CNN而言，每个卷积层的参数量如下： \[params = C_{o} \times(C_{i}\times …
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想改进你的卷积神经网络？看看这14种设计模式！
摘要： 这14 种原创设计模式可以帮助没有经验的研究者去尝试将深度学习与新应用结合，对于那些没有机器学习博士学位的人来说是一个很好的起点。 更多深度文章，请关注云计算频道： https://yq.aliyun.com/cloud 自2011年以来，深度卷积神经网络（CNN）在图像分类的工作中的表现就明显优于人类，它们已经成为在计算机视觉领域的一种标准，如图像…
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手写数字识别——基于LeNet-5卷积网络模型
在《手写数字识别——利用Keras高层API快速搭建并优化网络模型》一文中，我们搭建了全连接层网络，准确率达到0.98，但是这种网络的参数量达到了近24万个。本文将搭建LeNet-5网络，参数仅有6万左右，该网络是由Yann LeCun在1998年提出，是历史上第一代卷积神经网络。关于其历史可阅读另一篇博客《冬日曙光——回溯CNN的诞生》。 Le…
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卷积神经网络之AlexNet网络模型学习
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 论文理解 在ImageNet LSVRC-2010上首次使用大型深度卷积神经网络，并获得很好的成果。 数据集：ILSVRC使用ImageNet的一个子集，1000个类别每个类别大约1000张图像。总计，大约120万训练图像，500…
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卷积神经网络之VGG网络模型学习
VGG:VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 牛津大学 visual geometry group（VGG）Karen Simonyan 和Andrew Zisserman 于14年发表的论文。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1409.155…
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tensorflow1.0 构建卷积神经网络
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “0,1” mnist = input_data.read_data_sets(“MNIST_data”,…
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OpenCl入门——实现简单卷积
现在的卷积实现无非是那么几种：直接卷积、im2col+gemm、局部gemm、wingrod、FFT。如果直接卷积的话，其实kernel函数是比较好实现。以下代码参考至《OpenCL Programing Guide》，主要是main函数各种构造比较麻烦，个人感觉，OpenCL为了追求平台的移植性，使用起来实在是太不方便了。(代码仅表示思路，未测试) Con…
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直接卷积理解
最近项目上需要实现直接卷积，就看相关的教程中实现的都是信号和电子领域的卷积，结果和计算机领域的不一致，原因大家可以自己搜一下，计算机图像领域的卷积其实不是真正的卷积。 其算法示意如下图所示： 相关代码参考于他人代码，但是目前找不到了，欢迎作者联系我补充。代码有所修改。 输入：imput[IC][IH][IW] IC = input.channels IH =…
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使用 Estimator 构建卷积神经网络
1，tf.layers基础函数 conv2d(). Constructs a two-dimensional convolutional layer. Takes number of filters, filter kernel size, padding, and activation function as arguments. max_pooling2…
